机器学习中的数据不平衡问题
最近碰到一个问题，其中的阳性数据比阴性数据少很多，这样的数据集在进行机器学习的时候会使得学习到的模型更偏向于预测结果为阴性。查找了相关的一些文献，了解了一些解决这个问题的一些方法和技术。 首先，数据集不平衡会造成怎样的问题呢。一般的学习器都有下面的两个假设：一个是使得学习器的准确率最高 ...
原文：机器学习中如何处理不平衡数据（imbalanced data）？
推荐一篇英文的博客： Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset .不平衡数据集带来的影响 一个不平衡的两类数据集，使用准确率 accuracy 作为模型评价指标，最后得到的准确率很高，感觉结果很棒大功告成了，但再看看混淆矩阵 confusion matrix 或者少数类 样本数量少的这一类 的召回率 ...
2018-07-14 15:20 0 754 推荐指数：
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